深入淺出圖神經網絡：GNN原理解析

四星吧。前面幾章都是基礎概念，多數書中都有的那種。中間幾章結合了對信號處理與圖結合起來的理解，很有新意。最後幾章是實戰。 總體還行，還是有收穫的，謝謝作者。後面我寫篇知乎專欄，總結下這本書的觀後感和一些重要概念。知乎專欄《詩品算法》歡迎關注。

卒讀於二零二五零九零七 杭州•皋庭

深入淺出，非常適合我這種會一點的人。😃

如果作者想借用“深入淺出MFC”的話，那麼這本書的質量完全沒有達到要求。數學功底不足導致太多細節處理的不好，通篇存在大量用詞不當、表達不嚴謹等一系列問題，還是建議讀綜述論文。

多模態大模型的發展推動圖神經網絡的發展，GNN是繼CNN、RNN之後又一重要發展方向。

關於GNN的第一本書，之前就有關注，沒想到微信讀書能看到。 雖然書中有部分細節的錯誤，但總體對於理解GNN的基礎還是OK的。關於GCN的原理算是從一個新的角度來解釋，這個和原作者在論文中也是從圖拉普拉斯和傅里葉變換來推導的。。不過，要是隻是使用GCN和傻瓜式理解可以從簡單的角度去看（LXW,聚合領域特徵.....） 總的來說書中最有價值的還是那幾個實戰代碼。還有後面幾個框架。

時代發展很快，但書裏確實介紹了幾篇核心的奠基之作

還行，就是例子少，現在pytorch geometric已經實現了許多gnn論文的基礎模型，值得圖迷強勢圍觀

極驗AI&圖項目團隊傾力之作！從原理、算法、實現、應用4個維度詳細講解圖神經網絡，理論與實踐相結合。白翔、俞棟等學術界和企業界領軍人物強烈推薦。

"GNN全名圖神經網絡，圖神經網絡並不是圖與機器學習的第一次結合，深度學習時代，圖計算與神經網絡天然地結合到了一起，爲人工智能的發展注入了新的動力，在學術界和企業界都有着極其廣闊的發展前景。 作者從理論與實踐的雙重維度對GNN進行了全面講解，深入淺出。同時，書中還提供了實踐案例和關鍵部分的PyTorch源碼，方便讀者動手實戰，全方位地幫助讀者掌握圖神經網絡的知識和技能。 本書是作者在圖神經網絡領域的耕耘成果和經驗積累，也是讀者全面而系統地學習GNN技術的一個窗口。這本書從圖的基本知識講起，重點介紹了GCN模型的原因，特別是講清楚了怎樣在非歐幾里得數據上進行卷積操作，最後介紹了圖神經網絡的最新發展。讀完應該就能對圖神經網絡有比較全面的瞭解了。"